中软国际数据治理专业服务解决方案实践

成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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智能边缘平台的主要使用场景 智能边缘平台主要应用于时延敏感型业务、带宽敏感型业务、安全性和合规性要求高的业务等场景，包括但不局限于以下典型应用场景： 工业视觉场景 工业制造预测性维护场景 父主题： 基本概念

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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同理完成柱图和表格的制作，最终效果如图11所示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。

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GaussDB 的DROP、TRUNCATE、DELETE这三种删除数据的方式主要区别是什么？ 答：DROP、TRUNCATE、DELETE这三种删除方式的区别主要体现在删除的速度和删除的范围上，具体如下： DROP语句的删除速度最快，可以删除整个表，包括表结构、数据、索引和权限。

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实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本：创建新的模型版本。参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改。 删除：删除对应的模型。 说明： 如果模型的版本已

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能拿出数据即可 ； 其他类型企业， 需要申报收发货单 ； 系统提供录入或导入的方式，将数据导入系统，通过申报接口，批量发送至单一窗口 ； 另外，不是本企业可以通过下载的方式，将申报的收发货单下载置系统，作为本地管理 ； 图2 外发加工收发货单 外发加工进出仓单 数据来源于企业仓库实际外发进出仓库数据

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GaussDB的DROP、TRUNCATE、DELETE这三种删除数据的方式主要区别是什么？ 答：DROP、TRUNCATE、DELETE这三种删除方式的区别主要体现在删除的速度和删除的范围上，具体如下： DROP语句的删除速度最快，可以删除整个表，包括表结构、数据、索引和权限。

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跨云备份涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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跨云容灾涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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云上容灾涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击资产大屏右下角的“播放”，进入资产大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 资产大屏总览 展示当前工作空间内资产、受攻击资产、未防护资产、漏洞和弱配置资产的总数。 表1 资产大屏总览 参数名称

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在运行环境或沙箱环境导入/查看Astro大屏应用 Astro大屏应用可以从A环境导出，然后从B环境导入，从而实现不同环境之间的大屏资产快速迁移。 前提条件 若大屏页面的某些数据来源于某个轻应用或行业应用里定义的接口，您需要先将该接口所在的应用发布到B环境（沙箱或运行环境），并在B环境中安装该应用。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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5分钟 近7天的每日新增的漏洞数据及其分布趋势。 威胁态势 展示近7天内每日受到威胁的资产的数量和近7天内每日上报的安全日志日志量大小。 威胁态势的横坐标表示时间，左侧纵坐标表示受威胁资产的数量，右侧纵坐标表示受威胁访问的日志量。将鼠标箭头置于某个日期上，可以看到该日受威胁的资产总数和日志量大小。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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